概念:
  序列化 -- 其他数据类型转换成一个字符串数据类型
  反序列化 -- 字符串转换成其他数据类型
  序列 -- 字符串
必须要转换成字符串的场景:
  往文件里面写数据的时候只能写字符串,不能写字典的
  网络传输的时候只能传bytes,字典也不能直接转换成bytes
可以用到的模块:
  json 非常重要的一个模块,非常非常
  通用的序列化格式,不仅仅是局限于python,优点就是很通用
  只有很少的一部分数据类型可以序列化,局限性比较大
  pickle 仅次于json
  所有的python的数据都可以序列化
  问题在于,pickle序列化的内容只有python可以理解
  而且,反序列化依赖代码本地存在,不存在则无法解析
  shelve python3 里面新加的,特点是好操作,但是实用性就一般
  有个序列化句柄,很方便使用读写直接操作
   新加的,存在一些小问题

json '{""}' json  
  可转:
    数字 字符串 列表 字典 元祖
  不可转:
    集合
  特殊改变:  
    会将字符串改成双引号,字典里面的单引号就会改成双
  元祖的序列化会被变成列表,本身是元祖的序列后再反序列化便不会来元祖就变成列表了
  直接写内存里面的操作
  序列化方法:dumps
  反序列化方法:loads
 import json
dic = {"k1":"v1"}
print(type(dic),dic) # <class 'dict'> {'k1': 'v1'}
strd = json.dumps(dic)
print(type(strd),strd) # <class 'str'> {"k1": "v1"}
dicd = json.loads(strd)
print(type(dicd),dicd) # <class 'dict'> {'k1': 'v1'}
  往文件里面写的操作
    一次性写进去一次性读出来
    要不每次写一行,每次读一行,不然会报错
 # dump 往文件里面写
import json
dic = {"k1":"v1"}
f = open("fff","w",encoding="utf-8")
json.dump(dic,f)
f.close() # load 从文件读
f = open("fff")
res = json.load(f)
f.close()
print(type(res),res)

pickle
  用法同jons,提供dump,load,dumps,loads方法
  但是pickle序列化后会变成tyles类型,无法看出来源内容但是不影响你其他操作
  因为是bytes类型,因此文件操作需要用wb,rb的类型进行操作
  pickle可以做任何任何数据类型,可以对集合进行序列化反序列化
  比jons还要有一点,他可以分别dump load的

 # shelve 只提供一个open方法,通过key可以写入或者获取到内容
import shelve
f = shelve.open("shelve_file")
f["key"] = {"int":10,"float":9.5,"string":"sda"}
f.close() import shelve
f1 = shelve.open("shelve_file")
exiting = f1["key"]
f1.close()
print(exiting) # writeback 不设置的话是没办法修改文件的
# 不设置无法感知到修改,但是设置这个会对运行造成一定的资源占用和影响
import shelve
f1 = shelve.open('shelve_file')
print(f1['key'])
f1['key']['new_value'] = 'this was not here before'
f1.close() f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)
print(f2['key'])
f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'
f2.close()
05-07 15:27